﻿using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using System.IO;
using System.Diagnostics;

namespace MultiFaceRec
{
    public partial class Camera : Form
    {
        Image<Bgr, Byte> currentFrame;  //tương ứng với 1 bức ảnh
        Capture grabber;
        HaarCascade face;
        HaarCascade eye;
        MCvFont font = new MCvFont(FONT.CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.5d, 0.5d);
        Image<Gray, byte> result, TrainedFace = null;
        Image<Gray, byte> gray = null; // ảnh xám của currentFrame
        List<Image<Gray, byte>> trainingImages = new List<Image<Gray, byte>>();
        List<string> labels = new List<string>();
        List<string> NamePersons = new List<string>();
        int ContTrain, NumLabels, t;
        string name, names = null;

        public Camera()
        {
            InitializeComponent();
            //Load file haarcasade
            face = new HaarCascade("haarcascade_frontalface_default.xml");
            //eye = new HaarCascade("haarcascade_eye.xml");
            try
            {
                //Load  traineFaces và labels cho mỗi ảnh
                string Labelsinfo = File.ReadAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt");
                string[] Labels = Labelsinfo.Split('%');
                NumLabels = Convert.ToInt16(Labels[0]);
                ContTrain = NumLabels;
                string LoadFaces;

                for (int tf = 1; tf < NumLabels + 1; tf++)
                {
                    LoadFaces = "face" + tf + ".bmp";
                    trainingImages.Add(new Image<Gray, byte>(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/" + LoadFaces));
                    labels.Add(Labels[tf]);
                }

            }
            catch (Exception e)
            {
                //MessageBox.Show(e.ToString());
                MessageBox.Show("Không có ảnh nào trong tập huấn luyện mạng.", "Triained faces load", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);
            }

        }


        private void Camera_Load(object sender, EventArgs e)
        {

        }

        /// <summary>wwwwaz
        /// Kích hoạt
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void KichHoat_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //Khởi tạo camera
            grabber = new Capture();
            grabber.QueryFrame();
            //Khởi tạo EventFrameGraber
            Application.Idle += new EventHandler(FrameGrabber);
            KichHoat.Enabled = false;
        }

        /// <summary>
        /// Nhận diện
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        void FrameGrabber(object sender, EventArgs e)
        {
            label3.Text = "0";
            //label4.Text = "";
            NamePersons.Add("");


            //Lấy khung thiết bị chụp
            currentFrame = grabber.QueryFrame().Resize(464, 344, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);

            //Chuyển đổi sang ảnh xám
            gray = currentFrame.Convert<Gray, Byte>();

            //Nhận diện khuôn mặt(qua ảnh xám)
            MCvAvgComp[][] facesDetected = gray.DetectHaarCascade(
          face,
          1.2,
          10,
          Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
          new Size(20, 20));

            //Xử lý cho mỗi (element)yếu tố được phát hiện
            foreach (MCvAvgComp f in facesDetected[0])
            {
                t = t + 1;
                result = currentFrame.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>().Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);
                //Rút ra những face được phát hiện trong 0th (gray) channel với màu blue
                currentFrame.Draw(f.rect, new Bgr(Color.Red), 2);
                

                if (trainingImages.ToArray().Length != 0)
                {
                    //TermCriteria cho nhận dạng khuôn mặt với trainingImages(số lượng hình ảnh được training) (hình ảnh chụp mới thêm vào dữ liệu) giống như maxIteration
                    MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(ContTrain, 0.001);

                    //Nhận dạng khuôn mặt bằng Eigen
                    EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(
                       trainingImages.ToArray(),
                       labels.ToArray(),
                       3000,
                       ref termCrit);

                    name = recognizer.Recognize(result);

                    //Hiện thị trên các label cho từng gương mặt được phát hiện hoặc được nhận dạng.
                    currentFrame.Draw(name, ref font, new Point(f.rect.X - 2, f.rect.Y - 2), new Bgr(Color.LightGreen));

                }

                NamePersons[t - 1] = name;
                NamePersons.Add("");


                //Thiết lập số lượng khuôn mặt được phát hiện trên 1 label
                label3.Text = facesDetected[0].Length.ToString();

                /*
                //Thiết lập 1 số đặc điểm trên khuôn mặt
                        
                gray.ROI = f.rect;
                MCvAvgComp[][] eyesDetected = gray.DetectHaarCascade(
                   eye,
                   1.1,
                   10,
                   Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                   new Size(20, 20));
                gray.ROI = Rectangle.Empty;

                foreach (MCvAvgComp ey in eyesDetected[0])
                {
                    Rectangle eyeRect = ey.rect;
                    eyeRect.Offset(f.rect.X, f.rect.Y);
                    currentFrame.Draw(eyeRect, new Bgr(Color.Blue), 2);
                }
                 */

            }
            t = 0;

            //Nói tên các người được nhận diện thành chuỗi string
            for (int nnn = 0; nnn < facesDetected[0].Length; nnn++)
            {
                names = names + NamePersons[nnn] + ", ";
            }
            //Show các khuôn mặt được xử lý và nhận diện
            imageBoxFrameGrabber.Image = currentFrame;
            label4.Text = names;
            names = "";
            //Xóa list(vector) của các names.
            NamePersons.Clear();

        }

        /// <summary>
        /// Thêm ảnh huấn luyện
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void ThemAnh_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            try
            {
                //Trained các khuôn mặt
                ContTrain = ContTrain + 1;

                //Lấy khung màu gray từ camera
                gray = grabber.QueryGrayFrame().Resize(320, 240, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);

                //Phát hiện khuôn mặt đó
                MCvAvgComp[][] facesDetected = gray.DetectHaarCascade(
                face,
                1.2,
                10,
                Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                new Size(20, 20));

                //Xử lý cho mỗi element(yếu tố)dược phát hiện
                foreach (MCvAvgComp f in facesDetected[0])
                {
                    TrainedFace = currentFrame.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>();
                    break;
                }

                //Thay đổi kích thước hình ảnh chưa khuôn mặt được phát hiện để so sánh kích thước
                //tương tự với hình ảnh được thử nghiệm với phương pháp nội suy(cubic interpolation type method)
                
                TrainedFace = result.Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);
                trainingImages.Add(TrainedFace);
                labels.Add(textBox1.Text);

                //Hiển thì hình ảnh màu xám đã qua xử lý
                imageBox1.Image = TrainedFace;

                //Ghi số  triained faces vaò một file text để sử dụng
                File.WriteAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", trainingImages.ToArray().Length.ToString() + "%");

                //Ghi vào labels của triained faces vào một file text để sử dụng
                for (int i = 1; i < trainingImages.ToArray().Length + 1; i++)
                {
                    trainingImages.ToArray()[i - 1].Save(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/face" + i + ".bmp");
                    File.AppendAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", labels.ToArray()[i - 1] + "%");
                }

                MessageBox.Show(textBox1.Text + "´s Face phát hiện và bồ sung :)", "Training thành công", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
            }
            catch
            {
                MessageBox.Show("Kích hoạt tính năng nhận diện khuôn mặt trước", "Training thất bại", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);
            }
        }

    }
}
